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本文实例讲述了Java实现的计算稀疏矩阵余弦相似度功能。分享给大家供大家参考,具体如下:
import java.util.HashMap; public class MyUDF{ /** * UDF Evaluate接口 * * UDF在记录层面上是一对一,字段上是一对一或多对一。 Evaluate方法在每条记录上被调用一次,输入为一个或多个字段,输出为一个字段 */ public Double evaluate(String a, String b) { // TODO: 请按需要修改参数和返回值,并在这里实现你自己的逻辑 if(a==null || b==null) return 0.0; String temp1[]=a.split(","); String temp2[]=b.split(","); if (temp1==null || temp2==null) { return 0.0; } HashMap<String, Double> map1=new HashMap<String, Double>(); HashMap<String, Double> map2=new HashMap<String, Double>(); for(String temp:temp1) { String t[]=temp.split(":"); map1.put(t[0], Double.parseDouble(t[1])); } for(String temp:temp2) { String t[]=temp.split(":"); map2.put(t[0], Double.parseDouble(t[1])); } double fenzi=0; double fenmu1=0; for(String i:map1.keySet()) { double value=map1.get(i); if (map2.get(i)!=null) { fenzi+=value*map2.get(i); } fenmu1+=value*value; } double fenmu2=0; for(double i:map2.values()) { fenmu2+=i*i; } double fenmu=Math.sqrt(fenmu1)*Math.sqrt(fenmu2); return fenzi/fenmu; } public static void main(String[] args) { String a="12:500,14:100,20:200"; String b="12:500,14:100,30:100"; MyUDF myUDF=new MyUDF(); System.out.println(myUDF.evaluate(a, b)); } }
运行结果:
0.9135468796041984
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希望本文所述对大家java程序设计有所帮助。
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